Graphon Labs залучила $35 млн у раунді серії A для масштабування інфраструктури постійної пам’яті ШІ

Graphon Labs оголосила 10 листопада 2026 року про залучення $35 млн у раунді серії A для масштабування інфраструктури постійної пам’яті для ШІ-агентів у корпоративних продуктах, продуктах для розробників і пристроях. Раунд очолила RRE Ventures; у ньому також взяли участь HP, Energy Impact Partners, Hitachi Ventures і Gaia VC. У повідомленні Graphon про раунд серії A зазначено, що загальний обсяг фінансування сягнув $43,3 млн.

Генеральний директор Arbaaz Khan заявив, що завдяки залученим коштам компанія перейде від перших експериментів до масштабного впровадження рішень у корпоративному секторі, відкриє свою інфраструктуру для розробників, прискорить дослідження та розвиватиме пам’ять безпосередньо на пристроях.

Генеральний партнер RRE Raju Rishi сказав, що компанія вважає, що Graphon може стати джерелом достовірної інформації, на яке спиратимуться агенти, пояснивши: «Моделі можуть міркувати, а агенти — діяти, але ні ті, ні ті не ставатимуть кращими, якщо не зможуть спиратися на попередні знання».

Як працює архітектура пам’яті Graphon

Graphon називає свій підхід Persistent Intelligence — штучним інтелектом, який може безперервно отримувати доступ до попередньої інформації, розуміти її, запам’ятовувати й використовувати як основу для подальшої роботи. За словами компанії, у міру зростання обсягу інформації та її змін генерація з доповненням пошуком, GraphRAG, контекстні вікна й традиційний пошук можуть стискати або фрагментувати зв’язки, історію та розуміння часової послідовності. Натомість платформа опрацьовує відео, зображення, аудіо й документи та автоматично створює онтологію — структуроване представлення даних і зв’язків між ними, — зберігаючи посилання на джерела.

У технічному поясненні Khan поділяє архітектуру на дві частини: детальний граф, що відображає інформацію та зв’язки між її елементами, і стиснене графонне представлення, яке спрямовує пошук у цій масштабнішій структурі. Графони — це математичний апарат для роботи з дуже великими графами, а засновники розробили відповідні дослідження під час навчання в аспірантурі в лабораторії GRASP Пенсильванського університету. До інженерних завдань належать додавання нової інформації, відстеження доказів до першоджерела, а також забезпечення практично прийнятних вартості й швидкості роботи.

Розробники працюють із концепціями зберігання й пошуку даних на кшталт S3 — такими як сегменти, об’єкти, файли та запити, — не заглиблюючись у математичні основи. Інтерфейс підтримує пошук за ключовими словами, семантичний пошук і пошук зображень, а також запити за допомогою агентів до кількох джерел. Тож і простий пошук, і глибоке дослідження спираються на ту саму платформу, що зменшує потребу створювати окремий стек пошуку для кожного типу запитів.

За даними Graphon, точність на тесті ATM-Bench, розробленому Кембриджським університетом для оцінювання відповідей на запитання за відео, аудіо, зображеннями й текстом, становить 81,7%. Цей результат, згідно з повідомленням компанії, на 5,0 відсоткового пункту перевищує показник наступної системи у відкритому рейтингу.

Продукти та перші випадки використання в корпоративному секторі

Архітектура підтримує три продукти. Graphon Enterprise забезпечує контрольовану роботу з пам’яттю на основі корпоративних даних; його можна розмістити на інфраструктурі Graphon, розгорнути у віртуальній приватній хмарі під керуванням Graphon або клієнта чи встановити на власних серверах. Graphon Developer призначений для розробників, які працюють із різними типами даних і хочуть уникнути повторного створення стека для роботи з контекстом. Graphon On-Device Memory розроблено для телефонів, ноутбуків, камер, носимих пристроїв та іншої техніки.

Ступінь упровадження в названих у повідомленні клієнтів різниться. Хоча в ньому загалом ідеться про розгортання рішень у клубі San Francisco 49ers, Hitachi та інших великих компаніях, керівник технологічного напряму 49ers Costa Kladianos зазначив, що організація вивчає можливі способи застосування, зокрема пошук можливостей для спонсорства й підтримку внутрішніх команд. Amaury Jourdan із Hitachi Rail розповів про оцінювання, яке засвідчило перспективність рішень для пошуку контекстних знань, автоматизованого підключення джерел даних і підвищення якості ШІ-інференсу в промисловому середовищі компанії.

Профіль компанії Graphon зазначає, що її засновано в липні 2025 року, а серед засновників — Khan, технічний директор Clark Zhang та операційний директор Deepak Mishra. Компанія з Сан-Франциско вийшла з режиму непублічної діяльності 14 травня 2026 року, оголосивши про залучення $8,3 млн у посівному раунді, який очолив Arvind Gupta з Novera Ventures.

У повідомленні про посівний раунд південнокорейський конгломерат GS названо одним із перших корпоративних клієнтів. Його представник згадав серед можливих застосувань аналіз переміщень покупців у магазинах товарів першої потреби та використання камер відеоспостереження для забезпечення безпеки на будівельних майданчиках.

Отже, раунд серії A фінансує і перевірку комерційної моделі, і дослідницьку програму. Graphon має перетворити експериментальну роботу з корпоративними клієнтами на масштабне впровадження, переконати зовнішніх розробників будувати рішення на основі її шару пам’яті та адаптувати ту саму архітектуру для приватного використання безпосередньо на пристроях.